TBM掘进速率预测模型的比较

TBM钻掘隧道,对于地质状况非常敏感,营造厂在选择机器及投标时TBM的掘进速率预测是关键的,错误或误判可能会有严重的后果.文章将采用QTBM、NTNU及Alber三种预测模型预测曾文水库越域引水工程计划--东引水隧洞采用TBM挖掘所需工期及工程所需费用,并进行比较.NTNU模型与Alber模型所预测的掘进速率介于600～800 m/月之间,且不同的围岩所预测的掘进速率变化不大,即围岩性质对掘进速率不敏感,切刀推进力对掘进速率也不敏感;QTBM模型所预测的掘进速率变化很大,切刀推进力对掘进速率敏感;NTNU及Alber预测模型不适合用来预测有突水及严重挤压状况之TBM掘进速率,对于岩石坚硬但破碎之围岩亦不适合.     

基于岩体指标和掘进参数的TBM净掘进速率预测模型

净掘进速率是TBM施工速度的主要评价指标,与围岩物理力学性质、TBM掘进参数之间存在一定相关性。文章以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,基于现场实测数据,选择岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、泊松比、岩石耐磨性CAI值等岩体指标,以及刀盘推力和刀盘转速等掘进参数,进行TBM净掘进速率与有关影响参数之间的单因素相关性分析,得到相应拟合公式;基于TBM净掘进速率与岩体指标、掘进参数之间的相关性,利用多元非线性回归方法建立了TBM净掘进速率预测模型。通过将兰州水源地建设工程输水隧洞实测TBM净掘进速率和预测结果进行对比,验证了TBM净掘进速率预测模型的合理性。研究结果表明:(1)在复杂的多种地质条件下,TBM净掘进速率与岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、岩石耐磨性CAI值、刀盘推力以及刀盘转速呈负相关关系,与泊松比呈正相关关系;(2)干湿状态对岩石耐磨性CAI值有一定影响,饱和状态下岩石耐磨性CAI值与TBM净掘进速率之间的相关性更显著;(3)建立的多元非线性回归预测模型,预测精度较高,可为相似地质条件下TBM净掘进速率估算提供参考。     

基于Matlab的BP神经网络在预测TBM掘进速度中的应用

TBM的掘进效率受围岩特征和机器设备性能的影响,预测TBM的掘进速度需要考虑这两方面因素。由于地质环境具有不确定性,文章分别采用正态分布和指数分布模拟岩石单轴抗压强度UCS和岩石质量指标RQD的统计分布规律,利用Monte Carlo算法生成相应的随机输入参数;在考虑机器设备性能因素时,通过净推力和刀盘直径的比值,消除了不同机器设备之间性能因素的影响差异;基于围岩和机器性能两方面输入参数,在Matlab软件中建立了预测TBM掘进贯入度的BP神经网络模型。通过工程实例验证,模型的预测结果和实际情况比较接近。     

基于掘进能耗的TBM掘进参数优化研究

TBM掘进过程中,受地质条件的影响,掘进能耗差别较大,研究TBM掘进能耗对于实现经济、高效施工具有重要的意义.文章首先根据TBM工作原理,建立掘进能耗计算公式及掘进参数优化公式;其次以兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,分析不同地质条件下的掘进能耗与贯入度的关系;最后根据大量的实测数据拟合贯入度与推力、...     

基于模糊聚类理论的TBM施工围岩可掘进性分级预测模型

文章针对硬岩掘进机(TBM)在复杂地质条件下的可掘进性,进行了系统及定量的研究;基于模糊聚类理论和施工样本数据分析,建立了以掘进速率为分级指标,包括岩石单轴抗压强度、岩石完整性系数、围岩结构面与隧道轴线夹角和渗水量四项性质指标的可掘进性分级预测模型,将TBM施工围岩可掘进性分为好、一般和差三个性能等级;并在此基础上进一步细化模型粒度,以提高模型的精度和地质适用性。将所建模型应用于西秦岭隧道和大伙房水库输水隧洞工程实际工程效果表明,TBM掘进速率与由模型预测的掘进速率基本相吻合,验证了掘进性分级预测模型的可行性、科学性和有效性,进而对TBM的选型、设计和施工提供了重要的理论依据。     

TBM掘进技术的发展与展望

快速、安全、文明施工是隧洞建设者们的理想,现代隧洞掘进机(TBM)的问世实现了隧洞建设者们的理想.这项技术经过50多年的发展,在国外已被广泛采用.国内TBM技术的发展经历了50～70年代的自力更生时代和80年代后期的技术引进时代,目前正在全国广泛推广应用.随着TBM掘进技术的不断发展和完善,它将为地下建筑业的发展注入新的活力,加速公路、铁路、水利、水电、煤矿、城市交通等建设,为扩大人类的生存空间,在时间和空间上缩短人与人之间的距离做出贡献.     

TBM掘进数据标准化预处理方法研究

TBM信息化采集了海量数据,对TBM数据的标准化预处理是进行诸多研究的前提.基于此,提出了一种TBM掘进数据标准化处理方法,依托TBM现场施工掘进大数据,以破岩特征为依据选取基本掘进参数(刀盘转速、推进速度、刀盘推力及刀盘扭矩)分析掘进过程TBM数据特点,提出循环掘进过程空推段、上升段、稳定段及下降段起点的判别方法,对...     

西秦岭隧道TBM掘进同步衬砌技术

新建兰渝铁路西秦岭隧道是全线咽喉控制性工程,为确保全线总体施工目标,要求采用在TBM掘进及连续皮带机出碴工况下同步衬砌的施工方法.文章重点介绍了通过全断面液压衬砌台车的特殊设计,为有轨运输、连续皮带机、通风管及其它管线穿越提供空间的关键技术;由于实施了同步衬砌的施工技术及科学的运输组织,达到了TBM掘进、衬砌真正意义上...     

TBM掘进煤矿运输巷道的施工技术

塔山煤矿在矿井开拓时期采用TBM掘进主要运输大巷道,并在施工过程中采用预制钢筋混凝土轨枕代替管片、部分喷混凝土加锚杆支护、将TBM掘进的圆形运输巷道扩挖成城门拱形的主平峒以及在遇到硬岩地段通过更换TBM的刀具,来减少硬岩对刀具的磨损等新的施工技术措施,从而保证了塔山矿井主运输巷道在掘进过程中能快速、高效、优质、安全施工,取得了良好的施工效果,为类似矿井的开拓建设提供了重要参考.     

中天山隧道TBM掘进施工适应性研究

文章结合TBM在南疆铁路二线吐库段中天山隧道中的应用,根据该隧道的地形地质条件并借鉴西康铁路秦岭隧道的实践经验,分析了TBM的工程适应性;依据勘察设计施工中实测的地质参数和掘进速度,探讨了主要地质因素对TBM掘进效率的影响,对如何使TBM适应地质条件,以及如何采用针对性措施提高掘进速度进行了分析研究。结果表明,隧道围岩的工程地质对TBM掘进效率影响显著;采用高质量和耐磨性能的刀具、增大TBM总推力是提高TBM掘进效率的有效途径。     

预测TBM掘进速率的难点及对策研究

结合TBM施工方法的特点,分析研究了制约准确预测掘进速率的三个因素:岩体条件的不确定性、机一岩相互作用的复杂性和施工过程的多变性.以Maen隧道为例研究发现.TBM的净掘进速率PR分布具有随机性.根据这一特点,提出了基于风险评估方法的TBM施工决策方法,即应用定量的风险评估方法(DAT模型)来预测采用TBM施工的工期和成本的概率分布情况.业主和施工方可以据此来决策是否选择用TBM法,从而实现是否选用TBM法施工的科学决策.     

基于支持向量机的交叉口交通事故分析方法

文章基于交叉口交通事故数据,建立交叉口交通事故严重程度的支持向量机(SVM)分类模型,并结合缺一法对影响交叉口交通事故严重程度的特征变量进行分析,得到每个特征变量的权重值,研究各特征变量对交叉口交通事故严重程度的影响,提出相应的防控策略。     

TBM掘进数据标准化预处理方法研究北大核心CSCD

TBM信息化采集了海量数据,对TBM数据的标准化预处理是进行诸多研究的前提。基于此,提出了一种TBM掘进数据标准化处理方法,依托TBM现场施工掘进大数据,以破岩特征为依据选取基本掘进参数(刀盘转速、推进速度、刀盘推力及刀盘扭矩)分析掘进过程TBM数据特点,提出循环掘进过程空推段、上升段、稳定段及下降段起点的判别方法,对稳定段起点提出了标准差法判别方法、均值判别方法、直方图判别方法,满足实时和非实时的数据划分需求。最后对两个TBM工程的数据进行标准化预处理,实现施工大数据的标准化。结果表明,提出的标准化预处理方法可实现循环掘进过程数据的有效划分。研究成果可推广应用于众多TBM工程的数据标准化处理,有效实现机器学习数据库的建立。     

轨道交通硬岩掘进技术（TBM）的应用研究

为提高轨道交通硬岩掘进效率、质量与安全性,对TBM在城市地下工程中的应用进行研究。首先,对TBM工作原理及关键技术进行分析;其次,结合实际案例,分析TBM在硬岩掘进中的应用效果;最后,通过案例工程施工效率和成本数据的对比,进一步验证TBM在城市地下交通工程中的显著优势。认为TBM在轨道交通硬岩掘进中有较高的可行性、经济性和安全性优势,可为城市交通基础设施建设提供可靠的技术支持。     

支撑式TBM掘进中途的主轴承更换及处理

文章简要介绍了辽宁省大伙房输水一期工程输水隧洞TBM法施工中途,先后发生过的两次不同结构类型主轴承从异常到损坏的过程及相应的更换处理方法.鉴于国内已采用TBM法施工的隧洞(道)工程,均无一例处理过此种最不利工况的先例,本工程所经历的经验教训,应具有一定的指导意义.     

基于支持向量机的隧道衬砌空洞机器识别方法

探地雷达是检测隧道衬砌空洞最为有效的方法之一,但检测数据的解析始终是限制其广泛应用的关键。基于支持向量机的基本理论,文章建立了一套隧道衬砌空洞探地雷达图像的机器识别方法,该方法包括图像预处理、特征提取和支持向量机识别三个步骤。首先,探地雷达图像需经过零时修正、滤波、偏移、增益等预处理以提高信噪比;其次,对图像的时域信号进行分段,在分段信号上提取方差、标准绝对偏差和四阶矩三个统计量作为图像特征;最后,利用已知数据对支持向量机模型进行训练,并用数值模拟和模型试验数据对训练好的支持向量机模型进行测试。结果表明,该方法不仅能够准确识别隧道衬砌和围岩内的空洞,还可以对空洞埋深及横向分布范围做出较准确的判断。     

节理岩体中TBM掘进施工围岩稳定性及可视化分析

节理岩体的地质赋存特征含岩体结构、原岩应力场和地下水三方面,由此产生诸如破碎带、大变形软岩、富水带等恶劣的工程地质条件。TBM在节理岩体中掘进受到岩体地质特征和工程地质条件的影响,同时也对岩体造成一定的扰动,可能将导致隧道围岩发生失稳。另外,地质勘探不到位、掘进机选型不当等因素也会导致或促进围岩发生失稳。TBM掘进围岩失稳的形式主要有开挖面失稳和洞周失稳,以及二者兼有的大型围岩失稳。为了更直观地观察TBM掘进围岩失稳,文章采用自主研发的块体理论分析软件BLKLAB对节理岩体进行三维可视化建模,模拟TBM隧道开挖,并根据块体理论计算分析得到了开挖面和洞周的可动块体和关键块体。     

TBM掘进引黄工程联接段7#隧洞的通风与空气质量控制

文章介绍了TBM施工技术条件下隧洞的通风设计与空气质量控制方法.     

基于非线性支持向量机的隧道煤与瓦斯突出危险性预测

为了有效地预测桃子垭隧道揭煤段是否存在煤与瓦斯突出危险性,文章根据煤与瓦斯突出综合假说及《防治煤与瓦斯突出规定》,确定了影响煤与瓦斯突出的9个关键因素。由于评价因子与突出危险程度之间存在着复杂的非线性映射关系,因此选择了非线性支持向量机(SVM)方法对隧道煤与瓦斯突出危险性进行预测研究。结合项目实际情况确定了各训练样本的具体参数,采用单项指标法、最优分类决策函数及MATLAB SVM Toolbox软件对选定的训练样本进行了煤与瓦斯突出危险性预测对比。通过N7和N8两个测点的预测结果表明,桃子垭隧道揭煤段存在煤与瓦斯突出危险性,必须做好相应的揭煤防突工作。